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南海区域商船典型空间分布及贸易流向研究 总被引：1，自引：0，他引：1
随着中国对外开放的深入以及“一带一路”倡议的推进,南海战略地位更加显著。如何科学监管南海船舶,维护国家权益,促进地区之间贸易也成为摆在政府部门面前的难题。在本文中利用南海区域2015年的卫星AIS数据与船舶数据档案资料,通过计算南海水域船舶交通密度分析主要航路,与关键门线船舶流量计算相结合,明确船舶典型空间分布;同时基于4种类型船舶的主要航路的选择,明确南海货物贸易主要流向。研究成果表明：① 船舶空间分布在《世界大洋航路》的推荐航线上,南海的建设开发并未影响船舶的贸易运输;② 贸易运输以跨越南海的长距离运输为主,珠三角作为主要航路的重要端点表明中国在南海贸易的优势地位。 相似文献
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船舶行为特征挖掘与预测是水上智能交通系统的重要研究内容,也是交通运输工程领域的关键科学问题。为系统研究基于船舶自动识别系统（Automatic Identification System, AIS）数据的船舶行为特征挖掘与预测的研究现状与发展趋势,本文首先针对Web of Science(WOS)和中国知网（China National Knowledge Infrastructure, CNKI）收录的文献,用知识图谱分析软件VOSviewer对文献关键词进行处理,从文献计量学的角度生成高频关键词的聚类图谱和趋势演化。然后对基于AIS数据的水上交通要素挖掘、船舶行为聚类和船舶行为预测3个主题的研究内容、方法、存在问题进行了系统分析和展望,研究结果表明：① 在基于AIS的水上交通要素挖掘方面,主要集中在对AIS数据中表征船舶行为空间特征和交通流的时间特征单独挖掘分析,缺乏对AIS数据的时间、空间以及环境因素特征的关联挖掘,对于如何进行交通要素的关联融合挖掘研究还有待深入探索;② 在船舶行为聚类方面,研究主要是运用无监督聚类方法研究船舶航迹点和航迹段聚类,得到船舶航行行为模式的时空分布和船舶操纵意图辨识模型,然而融合多维特征的船舶轨迹的相似性计算方法、聚类参数的自适应选取以及船舶行为的语义特征建模有待进一步研究;③ 在船舶行为预测方面,主要集中在基于动力学方程、传统智能算法和深度循环神经网络的船舶行为预测研究,考虑船舶行为的随机性、多样性和耦合性的特点,运用混合神经网络模型以及神经网络与向量机、注意力机制相结合的模型实现多维的船舶航行行为特征的实时预测将是新的研究方向。最后提出了基于语义模型的船舶行为特征挖掘、基于深度卷积神经网络的船舶行为的预测和基于知识图谱的船舶行为特征挖掘和预测结果可视化等有待进一步研究的方向。 相似文献
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台湾海峡是东北亚各国与东南亚、印度洋沿岸各国间的海上捷径,其交通主流是通行海峡的南北向航次,然而海峡两岸启动大三通后,穿越海峡的客货运船舶日益增多,导致闽台直航航次与台湾海峡南北干线主交通流交叉现象凸显,台湾海峡西侧水域冲突日益加剧。本文根据船舶轨迹观测数据,抽样出通行海峡南北及横穿海峡的航次样本,应用轨迹栅格化方法建立统计推断模型,以概率形式表达南北干线、两岸直航的海运利用分布,推断出2种交通流的主航迹带,识别南北向交通主流与两岸直航交通支流的显著冲突区,以此调整现有警戒区设置方案。研究结果表明：轨迹统计推断法能定量化分析海西现有交通流模式,易于辨识横越海峡的船舶与通行海峡在航船舶的冲突区中心,为优化警戒区布局提供有效的方法支撑;调整后的海西警戒区中心可与台湾本岛西岸港口外侧的直航船舶通过点对接,形成海峡两岸直航的固定航线,可降低台湾海峡船舶冲突隐患,规范台湾海峡的船舶交通秩序。 相似文献
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针对大型船舶长航道乘潮进港窗口期时长不充足问题,本文提出了基于船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）数据、港口潮汐数据、官方电子海图数据和航道地理位置数据等多源海事数据的大型船舶长航道精细化分段乘潮模型。首先,基于AIS数据采用K中心点算法对大型船舶乘潮航行行为特征进行挖掘,识别出大型船舶乘潮航迹关键点,计算大型船舶乘潮航行行为变化关键船位点。接着,结合长航道地理环境特征和大型船舶航行行为特征对长航道进行精细化分段,在此基础上基于港口潮汐数据构建大型船舶精细化分段乘潮窗口期计算模型。其次,设计乘潮历时自适应排列算法求解大型船舶乘潮最长窗口期;然后,以黄骅港综合港区航道为例验证了本文所提出的精细化分段乘潮模型。最后,基于电子海图数据利用地理信息系统平台实现大型船舶精细化分段乘潮三维动态推演,进一步验证大型船舶精细化分段乘潮航行的安全性。结果表明,该模型能够有效增加大型船舶乘潮进港窗口期时长,提高大型船舶乘潮进港效率,可为港航管理部门制定大型船舶进港计划提供理论指导。 相似文献
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海洋渔业是高风险行业,各类海洋灾害频繁发生,海上航行、作业环境复杂,因此,海上快速救援对保护渔民的生命财产安全具有重要意义。本文基于空间剖分的格网化编码,提出一种根据有效救援距离和失事船舶位置进行邻域搜索以查找失事船只相邻和最邻近可供救援的船只的方法,其中有效救援距离通过救援船舶的类型和航速来设定,根据有效救援距离设置不同的编码搜索长度。本文将模拟实验区域设定为我国东海海域,随机生成1×104个船位点,在时间检索效率和内存占用两方面,实验结果表明,与传统的船舶间距离的计算方法相比,基于格网化邻域搜索的查询方法编码后船位数据较编码转换前船位数据占用内存空间减少56.47%,同时,编码后检索运算的用户时间是编码前用户时间的17.67%,因此,基于格网化邻域搜索的查询方法占用内存小,且运算效率较高,能够有效提升对遇险船舶邻域救援船只的查询效率。 相似文献
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船舶轨迹的自动观测记录已进入了大数据时代,其呈爆炸式增长的趋势给传统的轨迹数据管理方式带来了巨大挑战。本文针对通用船舶自动识别系统(AIS)岸基网络中船舶轨迹数据上传频率高,数据量大,覆盖范围广的特点,首先,分析了当前常见船舶轨迹数据存储方法存在的缺陷,概括了船舶轨迹数据的特征并对其进行抽象建模,然后,在时空立方体模型的基础上,提出了从抽样时刻、步进时段到每日航次的三层组织框架的建模思想,设计了Geodatabase的网格化三级时空立方体模型,实现了海洋运输船舶轨迹观测记录的Geodatabase管理方法。通过我国AIS岸基网络(温州-汕头)单日观测数据的实例验证,表明该模型存储及时空查询性能良好,且具有轨迹数据存储、查询和空间分析一体化管理的独特优势。 相似文献
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停泊船空间分布规律挖掘,在海事监管、港口管理和航运公司船队管理方面有着重要意义。现有研究主要针对船舶停泊点进行空间聚类以识别码头和锚地,缺乏对码头、锚地内船舶停泊特征分析,及码头和锚地外的异常停船的检测。因此,利用海量船舶自动识别系统（AIS）数据探索船舶停泊规律显得很有必要,且具备可行性。根据海况设定停泊速度阈值和停泊位置变化量阈值,建立停船判定模型。按港区、船型筛选,获取2016年1至11月外高桥港区集装箱船停泊记录。根据类中心点密度和聚类数量,设定邻域半径（ε）和邻域密度（MinPts）,采用密度聚类（DBSCAN）算法对船舶停泊点进行密度聚类,并将聚类结果与外高桥港区码头、锚地分布图进行比较,生成可疑停船列表。对比船舶历史轨迹,明确可疑停船列表中船舶真实停泊记录,筛选出异常停船。研究发现,2016年1至11月外高桥港区船舶异常停泊点位于圆圆沙锚地至吴淞口锚地间的南港水道和江亚南沙锚地附近的南港水道航段。船舶停泊前、后位置变化幅度小,而速度变化幅度大,推测船舶突发故障是其异常停泊的原因。海事主管部门（MSA）可根据船舶水上移动通信业务识别码（MMSI）快速锁定航运公司,加强岸上船舶安全管理。船舶停泊位置和时间能够记录船舶发生故障地点及其持续时间,为船队管理提供重要依据。 相似文献
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港口目标识别是海事船舶监管的重中之重,船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）所获取的船舶活动信息,可为港口目标识别提供高时相和高精度的船舶航行数据。为了探究AIS数据在港口目标识别中的应用,提出一种基于多源数据和船舶停留轨迹语义建模的港口目标识别方法。通过数据挖掘和语义信息增强构建船舶停留轨迹语义模型,识别船舶港口停留轨迹;建立基于随机森林的船舶停留方式分类模型,分类船舶泊位停留轨迹和船舶锚地停留轨迹,并利用空间逐级合并方法提取港口泊位和港口锚地;综合船舶泊位停留轨迹、道路、海岸线、水深、土地利用与土地覆盖等数据,顾及情景-领域知识实现港口目标识别。基于2017年96 790艘船舶的超8300万条AIS轨迹记录,应用本文方法识别南海研究区的港口目标。实验结果表明,本文方法对于船舶轨迹停留行为总体分类精度为0.9477, Kappa系数为0.8948。提取出南海研究区447个港口区域,与Google Earth影像叠加验证结果表明,提取结果均位于真实的港口影像内,相较于Natural Earth数据集中包含的南海区域24个港口点位,提取结果的完整性大大增强。因此,基于多源数据和船舶停留语义建模的港口目标识别方法对于港口目标识别具有较高的准确性和完整性。此外,该方法提取的港口区域可为基于遥感影像的港口目标识别提供靶区,从而提高大区域甚至全球范围内港口目标动态识别的效率。 相似文献
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随着城市规模的扩张和汽车数量的增加,拥堵和雾霾等受交通影响的现象变得越来越严重,城市交通热点发现与分析是改善交通状况的关键技术之一。根据城市中典型浮动车(出租车)的时空轨迹数据,基于图像分析理论,提出城市交通热点的空间分布分析方法。首先,根据浮动车数据,形成车流轨迹的时空分布灰度图。其次,通过将浮动车的轨迹数据映射到高精度城市交通网格上,探索了轨迹数据和城市热点区域之间的关联关系。进一步地依据车流轨迹的时空分布,发现车流密度的极值。最后,结合影响区域的参数利用高斯曲面拟合对时空灰度图像进行了热点区域分析,获得城市交通热点的空间分布。将分析结果在地图上标定,准确地反映了城市交通热点区域的详细位置及空间分布,从而给出了一种有效、直观的城市交通热点分析方法。研究结果对于城市交通规划和交通实时信息发布具有实用价值。 相似文献
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基于地下水多变量空间聚类分析的变异性评价 总被引：3，自引：0，他引：3
在现存地下水监测网站中,观测站点分布的任意性、随意性和层次不清以及观测数据的冗余性等问题普遍存在,应用空间聚类原理,对所选研究区域廊坊地下水的监测点位及监测指标分别进行了空间聚类分析,对原始数据和经聚类处理后的数据分别进行了空间变异性评价,结果显示空间聚类分析是有效合理的.试图将空间变异性和空间聚类方法结合起来,为环境监测点的重新布置提供了理论依据,使提高监测效率与监测点的代表性、优化监测网格成为了可能;了解监测指标及监测点位在空间上的相关程度,为环境监测指标的确定提供理论依据,进而为环境管理、污染物控制以及环境资源的综合利用提供基础依据. 相似文献
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随着港口信息化建设的推进,积累了大量来源多样、结构各异的海事大数据,为了解港口城市的生产力和区域经济发展水平提供了新的契机。本文综合介绍了作者近期关于如何利用海事大数据进行港口感知计算的工作,给出了一个基于海事大数据的港口感知计算框架,利用船舶GPS轨迹、船舶属性、港口地理信息和港口设施参数等多源异构海事大数据,估算出一系列反映港口生产力的指标,从而对港口进行综合评价和比较。首先,利用船舶轨迹和港口地理信息数据,自动检测船舶在港口码头中的靠泊装卸事件;然后,利用船舶属性和港口设施数据,自动估计出每次靠泊装卸事件的货物吞吐量;最后,对各个港口码头的靠泊船数和货物吞吐量进行统计,从而计算出一系列港口生产力指标,包括到港船数、货物吞吐量、码头作业效率和泊位利用率等。在2011年的海事大数据上的实验结果表明,本框架能准确地估算出上述港口生产力指标。同时,以香港为例对上述港口的生产力指标进行分析,探讨基于海事大数据的港口感知计算框架在提高港口生产效率、优化海运航线中的积极作用。 相似文献
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本文根据断层的力学性质、活动习性、褶皱、断陷盆地、平原、海湾的形成机理,火山活动、水系分布格局,震源机制解、地壳形变场、ＧＰＳ观测成果和ＥＤＭ（光电测距）资料等,对比研究了台湾海峡及其两岸现今的地球动力学环境。结果表明：台湾海峡处在北西方向引张的应力环境;台湾地区受到来自太平洋菲律宾海板块向北西方向的挤压和因台湾海峡下降而产生的向南东方向的挤压;福建沿海则受到印度板块向北向东的挤压和太平洋菲律宾海板块向北西方向的挤压以及台湾海峡下降而产生的向北西方向的挤压。 相似文献
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船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)不仅是海上交通监管的有效工具,也为研究海上交通运输及其相关产业活动特征提供了一种良好的数据源。基于海上渔船AIS数据,本研究利用高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM)识别渔船捕捞活动状态,提出一种将核密度估计(Kernel Density Estimation,KDE)与热点分析(Hot Spot Analysis, HSA)相融合用于渔船捕捞活动聚集区提取的方法。结果显示：与单一KDE或HSA方法相比,二者相融合的方法将KDE的距离衰减效应与HSA统计指数相结合,在渔船捕捞活动聚集区提取中的应用效果较好、效率较高;采用该融合方法,基于2018年9—12月AIS数据,实现对渤海海峡周边海域渔船捕捞活动聚集区的提取,发现不同月份,渔船捕捞活动聚集区的分布范围和空间形态特征具有一定差异性,烟威近岸海域和渤海海峡是主要的捕捞活动聚集区,其结果可为该海域捕捞活动管理和海洋生态保护提供技术方法和决策支持。 相似文献
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重要经济发展区域间海运网络时空演变特性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
“海上丝绸之路”沿线国家（MSR）、金砖国家（BRICS）、美日韩（AJK）是重要经济发展区域。研究其海运网络的时空演变规律有助于国家层面的贸易竞争均衡分析,对海运战略科学部署和智慧应对具有十分重要的意义。AIS（Automatic Identification System）数据具有实时性,且已基本覆盖全球港口的近海区域,能为海运网络提供及时分析的数据支撑。本文利用AIS数据挖掘MSR、BRICS、AJK的运输网络时空演变规律,结果表明,MSR散货、集装箱、油轮的内部网络结构的变化明显大于AJK和BRICS,说明“一带一路”倡议促进了MSR的内部海运贸易;MSR、AJK和BRICS的外部网络结构变化2013-2016年都较大,说明“一带一路”倡议的实施期间,MSR、AJK和BRICS 3个区域之间的海运贸易变化较大;3个区域的集装箱、油轮吞吐量加权的内外部海运网络结构2015-2016年较2013-2014年更为稳定,随着“一带一路”倡议的实施,这3个区域内部和区域之间的吞吐量加权海运网络结构变化幅度逐步减小。“一带一路”倡议对不同的经济发展区域的影响不同,对MSR的内外部海运网络结构都产生了一定影响,对BRICS散货、集装箱、油轮型海运网络的影响呈现差异化特征,对AJK内部海运网络没有影响,对AJK的外部网络产生了部分影响。提高MSR的海运贸易吞吐量,提升MSR在海运网络中的贸易地位,仍是当前的发展重点。 相似文献
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The maritime administrative department employs synthetic aperture radar(SAR)satellite remote sensing technology to obtain evidence of illegal discharge of ships.If the ship is discharged during navigation,it forms a long dark wake on the SAR image due to the suppression of the Bragg wave by the oil film.This study investigates key techniques for rapid detection of long ship wakes,thereby providing law enforcement agencies with candidate ships for possible discharge.This paper presents a rapid long ship wake detection method that uses satellite imaging parameters and the axial direction of the ship in images to determine the potential detection area of the wake.Then,the threshold of long ship wake detection is determined using statistical analysis,the area is binarized,and isolated points are removed using a morphological filter operator.The method was tested with ENVISAT Synthetic Aperture Radar and GF-3 SAR data,and results showed that the method was effective,and the overall accuracy of the decision reaches 71%.We present two innovations;one is a method that draws a Doppler shift curve,and uses the SAR imaging parameters to determine the detection area of the long wake to achieve rapid detection and reduce the image detection area.The other is where a classical linear fitting method is used to quickly and accurately determine whether the detected dark area is a long ship wake and realizes the twisted long ship wake detection caused by the sea surface flow field,which is otherwise difficult to detect by the traditional Radon and Hough transform methods.This method has good suppression performance for the dark spot false alarm formed by low speed wind region or upward flow.The method is developed for maritime ship monitoring system and will promote the operational application of maritime ship monitoring system. 相似文献
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利用海上交通事故空间分布特征进行安全分析是海上交通安全管理的重要组成部分。本文使用厦门港2008—2020年的海上交通事故数据,经过事故数据空间分布特征提取、分析及预测等流程,最终得到厦门水域海上交通事故潜在危险区域。本文首先使用原始事故数据在GIS软件中进行空间定位,形成事故点的可视化空间分布图,然后使用核密度分析法鉴别海上交通事故多发区域,再利用空间自相关分析法,得到该区域事故空间的分布特征和具体的聚集点,最后使用该分布特征、对目标水域数据进行标准化网格切分,并利用机器学习算法对潜在事故风险区域进行预测。本文在核密度分析结果中发现：就事故频度而言,厦门湾和西海域交通事故频度较高。在空间自相关分析的结果中表明：就空间分布特征而言,厦门港的空间分布出现聚集特征且为空间正相关模式,且就事故具体的空间聚集点而言,厦门湾和西海域仍是事故高发的中心区域。而最后的厦门湾及周边水域风险预测模型显示：潜在事故风险区域多位于沿海和河口交汇区域。本文研究结果表明在基于地理空间数据分布特征提取和网格化分析的基础上,结合机器学习方法（随机森林）,对于海上交通事故的预测具有良好的效果。 相似文献